NumPy“数组索引过多”错误，同时从神经网络预测答案

【问题标题】：NumPy "Too many indices for array" error whilst predicting from neural networkNumPy“数组索引过多”错误，同时从神经网络预测
【发布时间】：2020-06-11 09:46:26
【问题描述】：

我有一个包含数据的文本文件：

0,13,10,10,11,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,14,13,12,12,12,12,12,12,12,12,12,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,11,10,10,11,11,11,10,11,11,11,11,11,11,11,11,11,11,12,12,12,12,12,12,13,13,14,14,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

我需要将它放入一个数组中，以便我可以使用我的神经网络来预测输出。但是，当我使用代码时：

predict_data = input("Enter the file name of the test scan: ")
inputdata = loadtxt(predict_data, delimiter=',')
np.arange(151).reshape(1,151)
z = inputdata[:,150]
model.predict(z, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False)

我得到错误：

z = inputdata[:,150]
IndexError: too many indices for array

对不起，如果这很混乱，我是这个网站的新手。

【问题讨论】：

你为什么用np.arange(151).reshape(1,151)？
尝试将数组从一维更改为二维，因为这是模型所期望的。

标签： arrays numpy keras neural-network python-3.7

【解决方案1】：

您的输入数组是一维的，但是当您这样做时：

z = inputdata[:,150]

您将其视为二维数组（您正在尝试提取input_data 的第 151 列）。

【讨论】：

如何让它接受 1 行 151 列？我用 15 行 151 列训练了这个模块。但我需要预测器只接受 1 行而不是 15 行，这样它就可以预测它是什么。
哦，我明白了你在那里做了什么，你在第 3 行重塑之前忘记了inputdata =